基于改进的文本相似度算法的中文文本分类技术研究

发布时间：2025-06-06 03:52

　　随着大数据时代的到来,各种类型的数据呈几何级数增长,如何在海量的数据中挖掘出真正有价值的信息就成了重中之重。而对于文本数据,如何对繁多的数据进行高效、准确的分类十分关键,这就需要我们对文本分类技术进行深入的研究和分析。另外,文本分类技术作为自然语言处理中的关键技术,也是实现许多常用应用的前提和基础,诸如问答系统、情感分析、关系抽取等等。中文文本分类技术虽然起步相对较晚,而且面临更加复杂的语法分析问题,但随着相关文本处理算法的研究和改进以及数据运算性能的提高,中文文本分类技术也取得了长足的进步和发展。本文先是对比分析了几种基于文本相似度算法的文本分类技术,然后说明了中文文本独特的语义、语法结构,即中文文本是以词语作为句子含义表述的基本单元;中文文本中不同词性的词语所包含的信息量差异较大等特点。基于此,对中文文本分类中的文本相似度算法进行了改进,采用了基于统计学和基于语言学相结合的方法来计算中文文本相似度。另外,在数据预处理之后进行中文分词时对现有的分词方法进行了改进和优化,并结合实验数据特点对常用的评价标准也进行了改进。最后通过对比实验和分析,基于改进后的文本相似度算法的中文文本分类方法在...

【文章页数】：55 页

【学位级别】：硕士

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中文摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 本文主要工作
    1.4 论文组织结构
第二章 文本分类技术与自然语言处理
    2.1 文本分类技术
        2.1.1 文本分类技术概述
        2.1.2 文本分类技术的主要分类
        2.1.3 文本分类技术发展现状
    2.2 自然语言处理
        2.2.1 自然语言处理概述
        2.2.2 自然语言处理相关应用
    2.3 自然语言处理技术在中文文本分类中的应用
    2.4 本章小结
第三章 基于改进的文本相似度算法的中文文本分类
    3.1 文本相似度算法概述
    3.2 基于向量空间模型的文本相似度算法实现的中文文本分类
        3.2.1 基于VSM的文本相似度计算原理
        3.2.2 基于VSM的文本相似度计算步骤
    3.3 基于改进的文本相似度算法的中文文本分类
        3.3.1 相关工作
        3.3.2 基于词性标注和词向量模型的文本相似度算法实现的文本分类.
    3.4 本章小结
第四章 实验与分析
    4.1 实验环境和实验数据
    4.2 数据预处理
    4.3 改进的评价标准
    4.4 实验过程
    4.5 实验结果和分析
    4.6 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 论文总结
    5.2 未来展望和进一步工作
参考文献
在学期间的研究成果
致谢



本文编号：4049748